一、什么是模块 1、模块的概念： （1）、在计算机程序的该发过程中，随着程序代码越写越多，在一个个文件里的代码就会越来越长，越来与不容易维护，。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组， （2）、分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。
1、配置Json返回格式和时间格式 #region 配置返回值格式 builder.Services.AddControllers() .AddJsonOptions(options => { //格式化日期时间格式 options.JsonSerializerOptions.Converters.Add(new DatetimeJsonCo
import xlrd import xlwt from xlutils.copy import copy import time import datetime def setStyle(name,height,color,bold,horz,bcolor): # 初始化样式 style = xlwt.XFStyle() # 为样式创建字体 font = xlwt.Font() font.name = name # 字体类型：比
执行下列代码： from datetime import datetime t = datetime.now() print(t) print(t.strftime("%Y年%m月%d日,%H小时%M分钟%S秒")） 执行上述代码会报错： 解决方法： 把print(t.strftime("%Y年%m月%d日,%H小时%M分钟%S秒"))改成： print(t.strftime('%Y{y}%m{m}%d{d} %H{h}%M{f}%
datetime对象 类方法(class method) datetime.strptime(date_string, format) 返回对应于date_string的datetime对象，其中date_string基于format进行语法分析 >>> from datetime import datetime >>> dt = datetime.strptime('2022-01-01, 08:00:00', '%Y-%m-%d,
接上篇 BootstrapBlazor实战 Chart 图表使用(1) 13.添加必备的库 使用 nuget.org 进行 BootstrapBlazor 组件安装, FreeSql库,Newtonsoft.Json dotnet add b06chart package Densen.FreeSql.Extensions.BootstrapBlazor dotnet add b06chart package FreeSql.Provider.Sqlite dotn
python 定义一个时间范围，判断当前时间是否在范围内 需要在特定时间范围内处理业务时，可以使用此方法 # -*- ecoding: utf-8 -*- # @ModuleName: test003 # @Function: # @Author: darling # @Time: 2022-04-02 16:37 import datetime # 范围时间 d_time = datetime.datetime.strp
1.首先使用datetime模块的datetime.now()方法获取当前时间，使用strftime()方法对获取到的日期格式化2.使用open()方法创建相应的文件3.直接上代码如下 import os import datetime import time while True: path = input("请输入文件保存地址：") # 记录文件保存地址
DateTime.Compare how to check if a date is less than 30 days old? 问题 I'm trying to work out if an account expires in less than 30 days. Am I using DateTime Compare correctly? if (DateTime.Compare(expiryDate, now) < 30) { matchFound = true;
Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString("yyyy/MM/dd HH:mm:ss:fff")); Console.ReadKey(); Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString("yyyy/MM/dd")); Console.ReadKey();
1、apscheduler未安装的需要自己安装，安装命令如下： pip install apscheduler 2、apscheduler库有很多不同类型的调度器，其他我也不懂，只知道BlockingScheduler与BackgroundScheduler，这是比较常用的两种 区别主要在于BlockingScheduler会阻塞主线程的运行，而BackgroundSched
def date_transform(timesp): import datetime from pytz import timezone data = int(timesp / 1000) # 将时间戳转换为UTC时间 data = datetime.datetime.utcfromtimestamp(data) utc_tz = timezone('UTC')
今日内容概要 re模块的其他知识 正则起别名及分组机制 collections模块 time与datetime模块 random随机数模块 re模块补充说明 findall search和match group方法 给分组取别名 collections模块（收集模块） 提供了更多的数据
内容概要 re模块补充 collections模块 time模块 datetime模块 random模块 内容详情 re模块补充 findall默认是分组优先展示 正则表达式中如果有括号分组 那么在展示匹配结果的时候 默认只演示括号内正则表达式匹配到的内容!!! import re ret = re.findall('a(b)c',
目录collections模块1.namedtuple(具名元组)2.deque(双端队列)3.OrderedDict(有序字典)4.defaultdict(含默认值字典)5.Counter(hash对象计数)time模块1.常用方法2.三种用于表示时间的格式(彼此之间可以转换)timestamp(时间戳)struct_time(结构化时间)format time(格式化时间)3.时
re模块的其它知识 正则表达式起别名及分组机制 collections模块 time与datetime模块 random模块 re模块的其它知识 impore re ret = re.findall('a(b)c','abcabcabcabc') print(ret) 得到的结果是['b','b','b','b'] # 结论就是：如果在正则表达式中有括号分组的，那么在展示匹配结果
re模块补充说明 import re ret = re.findall('a(b)c', 'abcacbacb') print(ret) ret = re.findall('a(?:b)c', 'abcabcabc') print(ret) ret = re.findall('(a)(b)(c)', 'abcabcabcbabc') print(ret) ""&quo
xaml： <Window x:Class="WPF入门.Window1" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schemas.microsoft.com
好记性不如烂笔头，何况记性还不好。 wxml <picker mode="multiSelector" value="{{dateTime}}" bindchange="changeDateTime" range="{{dateTimeArray}}"> <view class='text-item flex inp-wrapper'>
1.特征 DateTimeOffset 含有相对utc的时区偏移量； DateTime 含有时区 2.使用场景 例如：mysql数据库中的datetime字段没有时区概念 ，所以可存DateTimeOffset且时区偏移量为0的时间（相当于存UTC时间），取出来按当地时区还原即可 3.常用的DateTimeOffset 的构造 第一种：new DateTimeOffset(
1.三种时间：UTC time，local time，epoch time2.三种时间表示：timestamp，struct_time，format time 3.time.time（）返回时间戳；time.localtime()返回时间元组；time.strftime('%Y-%m-%d' , time.localtime())返回格式化时间time.strptime('2018年12月08日 34时10分04秒' , '%Y年%m月%d日 %M时%I分
我也认真的看了时间轮算法相关，大致都是如下的一个图 大部分在解释这个为何用时间轮的时候都再说 假设我们现在有一个很大的数组，专门用于存放延时任务。它的精度达到了毫秒级！那么我们的延迟任务实际上需要将定时的那个时间简单转换为毫秒即可，然后将定时任务存入其中：
import datetime import time def get_float_time_stamp(): datetime_now = datetime.datetime.now() return datetime_now.timestamp() def get_time_stamp16(): # 生成16时间戳 eg:1540281250399895 -ln datetime_now = datetime.datetime.now() print(datetime_
便利贴--35{获取时间格式化} 时间格式化使用 时间格式化 // 格式化时间 function formateDate(datetime, type) { var year = datetime.getFullYear(), month = ("0" + (datetime.getMonth() + 1)).slice(-2), date = ("0" + datetime.getDate()).slice(-2), hour
基础配置 logging.basicConfig( format='%(asctime)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S', #level设置INFO级别以上的输出，还可以设置自定义，比如21，这样21以上的才输出 level=logging.INFO, #保存日志到文件 filename='test.log', filemode=
